## Usulan Perencanaan Produksi dengan Pendekatan Material Requirement Planning (MRP)

## Afif Syarifuddin Muflih*, Reni Amaranti, Agus Nana Supena
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia.

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 9/5/2024 Revised  : 6/6/2024 Published  : 9/7/2024
Creative Commons Attribution-
NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Volume  : 4 No. : 1 Halaman  : 59 - 68 Terbitan  : 2024
Terakreditasi Sinta Peringkat 5 berdasarkan Ristekdikti No. 72/E/KPT/2024

## A B S T R A K
PT. XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang berfokus pada produksi cat tembok dengan satuan pail dan kiloan, perusahaan ini menerapkan strategi pemasaran secara make to stock. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, ditemui permasalahan yaitu terdapat sejumlah produk stok yang berlebih sehingga menyebabkan penumpukan, serta perusahaan tidak memiliki rencana pengadaan bahan baku untuk keperluan produksi pada masa yang akan datang. Indikasi permasalahan yang ditemui yaitu karena tingkat akurasi peramalan permintaan rendah dan tingkat produksi berlebihan dalam memenuhi permintaan pasar sehingga ditemui jumlah produk return akibat produk tidak laku terjual, serta tidak memiliki perencanaan yang strategis terhadap jadwal pengadaan bahan baku untuk kebutuhan produksi. Usulan penelitian yang dilakukan yaitu rencana produksi dengan pendekatan Material Requirement Planning.
Kata Kunci : Overproduction; Peramalan; Jadwal Induk Produksi.

## A B S T R A C T
PT XYZ is a manufacturing company that focuses on the production of wall paint with pail and kilo units, this company applies a make to stock marketing strategy. Based on the research that has been done, there are problems that there are a number of excess stock products that cause accumulation, and the company does not have a raw material procurement plan for future production needs. Indications of the problems encountered are due to the low level of accuracy of demand forecasting and excessive production levels in meeting market demand so that the number of return products is found due to unsold products, and does not have strategic planning for the procurement schedule of raw materials for production needs. The proposed research is a production plan with a Material Requirement Planning approach.
Keywords : Overproduction; Forecasting; Master Production Schedule.
Copyright© 2024 The Author(s).

## A. Pendahuluan
PT XYZ merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi cat tembok dengan merek dagang “ Nazar Paint ”, lokasi pabrik dari perusahaan ini berada di Jl. Siliwangi No. 378, Kecamatan Baleendah, Kabupaten Bandung, Jawa Barat. Cat tembok yang diproduksi memiliki beraneka jenis warna, adapun varian cat yang ditawarkan antara lain Standar, Pro, Super, Doff, dan Glossy . Produk yang dijual kepada konsumen memiliki dua tipe satuan cat yaitu per satu kilo dan per pail/ember (25 kg). Strategi respon pasar yang diterapkan oleh perusahaan yaitu make to stock , dimana hasil produksi akan disalurkan kepada agen besar dan agen kecil yang telah menjadi mitra dengan perusahaan, serta disimpan pula pada gudang persediaan produk perusahaan yang dijadikan sebagai stok produk [1].
Berdasarkan hasil observasi, pengendalian jumlah persediaan produk pada perusahaan tersebut menjadi salah satu permasalahan yang perlu diperhatikan karena terdapat ketidakseimbangan antara jumlah produksi dengan jumlah permintaan konsumen  [2]. Pola –  pola ketidakpastian permintaan konsumen yang terus berlanjut serta proses perencanaan produksi yang diterapkan kurang optimal mengakibatkan persediaan produk menjadi berlebihan dan menumpuk pada gudang penyimpanan produk [3]. Berikut grafik perbandingan antara tingkat produksi dan penjualan cat Nazar Paint dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik Perbandingan Jumlah Produksi dan Jumlah Penjualan
Grafik pada Gambar 1 menunjukkan jumlah produksi melebihi dari jumlah penjualan pada beberapa periode, yang mana apabila dijumlahkan dalam satu periode tersebut jumlah produksi lebih besar dibandingkan dengan jumlah penjualan, sehingga terdapat selisih berjumlah 9.069 pail cat. Selisih jumlah tersebut kemungkinan dapat bertambah ketika terjadi return produk dari agen yang diakibatkan karena produk yang disimpan di agen telah kedaluwarsa ataupun produk tidak laku terjual. Jumlah persediaan produk yang menumpuk perlu pengawasan yang lebih teliti, karena apabila hilang dari pengawasan produk yang tersimpan dalam jangka waktu lebih dari 6 –  8 bulan akan menyebabkan kedaluwarsa sehingga perlu dilakukan reprocessing yang akan menambah cost menjadi lebih besar.
Fokus perhatian untuk masalah tersebut ditujukan pada proses peramalan permintaan produk sampai pada pembuatan jadwal penyediaan bahan baku yang dilakukan oleh perusahaan. Karena ketika rencana produksi yang diterapkan sesuai dengan target yang ingin dicapai oleh perusahaan, dapat menciptakan efisiensi terhadap pengendalian persediaan produk sehingga tingkat stok produk atau sisa produk yang belum terjual akan rendah dan dapat mengurangi risiko bertambahnya pengeluaran ( cost ).
Berdasarkan penjelasan mengenai latar belakang masalah, maka ditetapkan beberapa hal dalam perumusan masalah sebagai berikut. (1) Bagaimana membuat rencana produksi agar jumlah persediaan produk dapat terkendali sehingga tidak terjadi overproduction ?  (2)  Bagaimana menyelaraskan pengendalian persediaan bahan baku yang dibutuhkan dengan tingkat produksi yang telah direncanakan agar ketersediaan bahan baku sesuai dengan kebutuhan produksi di setiap periode?
Rumusan masalah yang telah ditentukan akan berhubungan dengan tujuan penelitian, berikut adalah beberapa uraian mengenai tujuan dalam penelitian tugas akhir yang dilakukan. (1) Membuat rencana produksi
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 Nov-21 Dec-21 Jan-22 Feb-22 Mar-22 Apr-22 May-22 Jun-22 Jul-22 Aug-22 Sep-22 Oct-22 Pa il Grafik Perbandingan Jumlah Produksi dan Jumlah Penjualan Jumlah Produksi Jumlah Penjualan
yang sesuai dengan karakteristik perusahaan agar jumlah permintaan dapat terpenuhi dan menghindari terjadinya penumpukan produk ( overproduction ). (2) Membuat jadwal pengadaan bahan baku dengan pendekatan Material Requirement Planning (MRP) untuk mengantisipasi terjadinya kekurangan maupun kelebihan persediaan bahan baku yang dibutuhkan pada setiap periode.

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini secara garis besar dilakukan untuk membuat perencanaan produksi serta rencana pembelian bahan baku yang dibutuhkan berdasarkan hasil usulan perencanaan produksi untuk mengatasi permasalahan overproduction yang menyebabkan persediaan produk menjadi menumpuk. Maka, dengan diberikannya usulan perencaan produksi yang diberikan sesuai pengolahan data yang telah dilakukan diharapkan rencana produksi dapat berjalan lebih optimal untuk menekan tingkat persediaan produk agar tidak berlebih serta biaya akhir yang perlu dikeluarkan menjadi lebih efisien.
Adapun penjelasan mengenai metode penelitian beserta langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut.

## Observasi
Penelitian dilakukan dengan observasi langsung pada lokasi penelitian yaitu di PT XYZ lebih tepatnya pada bagian Production Planning and Inventory Control (PPIC). Observasi dilakukan agar dapat mengidentifikasi permasalahan yang ditemui pada lokasi penelitian serta menentukan tujuan penelitian sesuai dengan permasalahan nyata yang dihadapi. Dalam  proses  observasi  juga akan  menetapkan kerangka berpikir berdasarkan variabel penelitian yang telah ditentukan, hal ini bertujuan agar setiap hubungan antara metode penelitian dan pengolahan data dapat dipahami secara lebih baik, mendukung proses penelitian, dan menghasilkan usulan perencanaan produksi yang lebih optimal.

## Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan dalam proses pengolahan data. Data yang dipergunakan dalam penelitian ini menggunakan data pada periode November 2021 – Oktober 2022, adapun data yang didapat diantaranya data jumlah penjualan, data jumlah produksi, data tenaga kerja dan mesin, data waktu kerja, data waktu proses produksi, data pelanggan retail/agen, data persediaan bahan baku serta produk, data biaya produksi, dan data biaya persediaan bahan baku.

## Perhitungan Waktu Baku
Perhitungan waktu baku dilakukan menggunakan metode jam henti, pengukuran waktu baku dilakukan pada setiap varian cat yang diteliti dengan jumlah pengukuran sebanyak 30 kali. Data waktu baku dibutuhkan untuk keperluan data pendukung saat pengolahan data [4].

## Perhitungan Peramalan Permintaan
Peramalan permintaan merupakan proses yang melibatkan data historis untuk membuat keputusan mengenai tingkat permintaan yang kemungkinan terjadi di masa yang akan datang [5]. Perhitungan peramalan permintaan pada penelitian ini menggunakan tiga metode yaitu Double Moving Average (DMA), Double Exponential Smoothing Brown (DES Brown), dan Double Exponential Smoothing Holt (DES Holt). Pemilihan metode peramalan ditentukan berdasarkan tingkat error peramalan paling rendah diantara ketiga metode tersebut. Setelah metode peramalan terpilih, dilakukan validasi dan interpretasi hasil peramalan dengan menggunakan Moving Range Chart (MRC) untuk diindentifikasi apakah hasil peramalan masih dalam batas kendali [6].

## Perhitungan Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat ialah program perencanaan produksi yang menggabungkan berbagai opsi produksi, seperti produksi reguler, lembur, backorder , dan subkontrak  sehingga didapat opsi terbaik guna  mengoptimalkan kapasitas dan dapat memenuhi permintaan produk [7] Perhitungan rencana agregat pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode transportasi dengan perhitungan model matriks matematik dari formulasi Bowman dengan rumus sebagai berikut [8].

## Minimum:
𝑍𝑍 = � � 𝐶𝐶 𝑖𝑖𝑖𝑖 . 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1
Terhadap:
� 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ≤ 𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 𝑆𝑆 𝑖𝑖 ; 𝑖𝑖 = 1,2,3, … 𝑚𝑚
� 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 ≤ 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝑇𝑇 𝑖𝑖 ; 𝑗𝑗 = 1,2,3, … 𝑛𝑛
Keterangan: 𝐶𝐶 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Parameter biaya per unit, seperti biaya produksi reguler, biaya produksi lembur, dan biaya persediaan 𝑋𝑋 𝑖𝑖𝑖𝑖 = Banyaknya unit produk yang harus disediakan untuk memenuhi permintaan 𝑆𝑆 𝑖𝑖
= Permintaan yang harus dipenuhi dan persediaan akhir yang dikehendaki
𝑇𝑇 𝑖𝑖 = Kapasitas maksimum, seperti kapasitas produksi reguler, kapasitas produksi lembur, dan persediaan awal

## Penentuan Jadwal Induk Produksi (JIP)
Jadwal Induk Produksi (JIP) merupakan daftar produk akhir ( end item ) yang akan diproduksi yang mencakup informasi mengenai jumlah dan waktu produksi, yang termasuk pula dalam bentuk disagregasi dan implementasi perencanaan agregat produksi [9] Proses penentuan JIP menggunakan perhitungan disagregasi dengan metode Hax dan Bitran.

## Perhitungan Rough Cut Capacity Planning (RCCP)
RCCP merupakan perencanaan kebutuhan kapasitas pada perencanaan jangka menengah untuk menguji kewajaran atau kelayakan Jadwal Induk Produksi (JIP) yang disusun. Perhitungan RCCP pada penelitian ini menggunakan metode Capacity Planning Using Overall Factor Approach (CPOF).
Perhitungan Material Requirement Planning (MRP) Material Requirement Planning (MRP) adalah model permintaan yang terkait dengan bahan baku menggunakan daftar kebutuhan material, status persediaan, estimasi penerimaan, dan jadwal produksi utama untuk menentukan kebutuhan material yang akan digunakan (Heizer dan Render, 2011). MRP bertujuan untuk memastikan bahwa bahan yang tepat tersedia dalam jumlah yang tepat pada waktu yang tepat untuk memenuhi permintaan produksi. Metode yang digunakan dalam perhitungan MRP diantaranya Lot for Lot (LFL), Economic Order Quantity (EOQ), dan Period Order Quantity (POQ) [10].

## C. Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian dan pembahasan pada setiap tahapan pengolahan data dengan pendekatan Material Requirement Planning (MRP) pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Perhitungan Waktu Baku
Data waktu jam henti menggunakan jumlah data yang diukur sebanyak 30 data, proses kerja yang diukur yaitu proses mixing dan proses packing . Karena pada proses mixing dilakukan pada drum (gentong) mesin mixing yang mana menghasilkan produk dalam satu kali siklus produksi ( batch ) berjumlah 95 produk (pail), sehingga pengukuran waktu tidak dapat dilakukan per satuan produk. Maka dengan begitu, pengukuran jam henti untuk proses mixing maupun proses packing dilakukan terhadap satuan batch yang terdiri dari 95 produk (pail). Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam uji keseragaman data menggunakan nilai 95%. Berdasarkan hasil perhitungan uji keseragaman dan uji kecukupan data menunujukkan seluruh data yang diperoleh seragam dan cukup. Selanjutnya dilakukan penentuan faktor penyesuaian dan faktor kelonggaran, sehingga dapat
dihitung untuk waktu siklus, waktu normal, serta waktu baku pada masing –  masing proses kerja. Hasil perhitungan waktu baku dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Rekapitulasi Perhitungan Waktu Baku Produk Proses Kerja n WS WN WB Standar Mixing 30 120,03 133,24 173,21 Packing 30 57,83 64,20 80,89 Pro Mixing 30 151,80 168,50 219,05 Packing 30 60,97 67,67 85,27 Super Mixing 30 154,27 171,24 222,61 Packing 30 61,97 68,78 86,67 Doff Mixing 30 186,03 210,22 273,28 Packing 30 60,77 67,45 84,99 Glossy Mixing 30 185,50 209,62 272,50 Packing 30 59,57 66,12 83,31 Perhitungan Peramalan Permintaan Perhitungan peramalan diawal dengan membuat scatter diagram untuk mengetahui pola data yang terbentuk serta untuk menentukan metode peramalan yang sesuai dengan pola data yang didapat. Pembuatan scatter diagram dilakukan dengan mengubah satuan data permintaan aktual menjadi satuan agregat dengan menggunakan faktor konversi berdasarkan data waktu baku. Hasil scatter diagram yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 . Scatter Diagram
Hasil grafik yang terbentuk memiliki kecenderungan pola data trend , karena data yang diperoleh menunjukkan peningkatan dalam jangka waktu yang panjang. Maka dengan begitu, metode peramalan yang sesuai dengan pola data tersebut diantaranya Double Moving Average (DMA), Double Exponential Smoothing Brown (DES Brown), dan Double Exponential Smoothing Holt (DES Holt). Berdasarkan hasil perhitungan masing – masing metode peramalan yang telah ditentukan, metode peramalan dipilih berdasarkan tingkat error peramalan paling rendah dimana dari hasil perhitungan metode peramalan DES Holt mendapati tingkat error paling rendah dibandingkan metode lainnya. Hasil peramalan metode terpilih tersebut kemudian di validasi dan interpretasi menggunakan Moving Range Chart (MRC) yang dapat dilihat pada Gambar 3.
0 10000 20000 30000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Scatter Diagram Permintaan Agregat
Periode 2021 - 2022 Produk Nazar Paint
Permintaan Agregat Rata-rata

## Gambar 3 . Moving Range Chart (MRC)
Grafik MRC menunjukkan data peramalan permintaan menggunakan metode Linear Regression dapat dikatakan valid, karena seluruh grafik data menunujukkan berada dalam batas kendali UCL dan LCL, serta apabila di interpretasi dengan aturan tiga titik, lima titik, dan delapan titik juga tidak terdapat data yang out of control . Tahap akhir perhitungan peramalan permintaan yaitu melakukan perhitungan peramalan untuk satu periode selanjutnya dengan metode terpilih yaitu DES Holt, hasil peramalan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Ramalan Permintaan Periode Selanjutnya Periode Nov- 22 Dec- 22 Jan- 23 Feb- 23 Mar- 23 Apr- 23 May- 23 Jun- 23 Jul- 23 Aug- 23 Sep- 23 Oct- 23 Peramalan Agregat 22.736  22.834  22.931  23.029  23.126  23.223  23.321  23.418  23.51  23.613  23.710  23.808 Perhitungan Perencanaan Agregat
Perencanaan agregat yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode transportasi least cost . Diawali dengan perhitungan kapasitas produksi yang terdiri dari kapasitas reguler time dan overtime , perhitungan ini melibatkan data waktu baku serta jumlah mesin yang tersedia. Hal yang diperlu diperhatikan yaitu pada data waktu baku yang masih menggunakan satuan batch (95 produk) sehingga perlu dilakukan penyesuaian untuk perhitungan kapasitas tersedia, sehingga menjadi satuan per satu produk. Selanjutnya penyelesaian metode transportasi dilakukan dengan menggunakan perhitungan matriks dengan formulasi Bowman dengan variabel matriks yaitu kapasitas tersedia berdasarkan perhitungan kapasitas produksi dan hasil peramalan permintaan, maka didapat rencana agregat yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Rencana Agregat Periode Nov- 22 Dec- 22 Jan- 23 Feb- 23 Mar- 23 Apr- 23 May- 23 Jun- 23 Jul- 23 Aug- 23 Sep- 23 Oct- 23 Rencana Agregat 13.667  22.834  22.931  23.029  23.126  23.223  23.321  23.418  23.515  23.613  23.710  23.808
Setelah dilakukan perencanaan agregat, maka dapat diketahui jumlah produksi serta kapasitas produksi yang digunakan untuk jumlah produksi yang direncanakan. Sehingga berdasarkan kapasitas produksi yang digunakan dapat dilakukan perhitungan untuk mendapatkan informasi total biaya akhir yang perlu dikeluarkan dengan menggunakan biaya perencanaan agregat yang telah ditentukan perusahaan. Total biaya yang perlu dikeluarkan berdasarkan penggunaan alternatif produksi sesuai perhitungan metode transportasi yaitu sebesar Rp 264.752.418.
-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 Moving Range Chart Error UCL CL
LCL RA RA- RB RB-

## Perhitungan Disagregasi
Perhitungan disagregasi merupakan bentuk konversi dari hasil perecencanaan ageagt yang masih dalam satuan agregat yang kemudian diubah menjadi satuan end item , hasil disagregasi digunakan untuk melakukan penyusunan Jadwal Induk Produksi (JIP). Proses disagregasi dilakukan dengan metode Hax dan Bitran dengan tahap perhituangan diawali dengan perhitungan persentase demand setiap item , perhitungan ramalan permintaan setiap item , menentukan kuantitas family yang akan diproduksi, dan yang terakhir menentukan kuantitas item yang akan diproduksi. Hasil dari perhitungan disagregasi yaitu JIP untuk masing-masing varian cat yang diproduksi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Disagregasi dan Jadwal Induk Produksi (JIP) T  N Y* Y E JIP Y Standar Y Pro Y Super Y Doff Y Glossy 13  2  13.667  28.344  14.677 1.775 2.746 7.329 0 4.615 14  1  22.834  22.834 0 3.211 5.139 9.130 756 7.606 15  1  22.931  22.931 0 3.224 5.161 9.169 760 7.639 16  1  23.028  23.028 0 3.238 5.183 9.208 763 7.671 17  1  23.126  23.126 0 3.252 5.205 9.247 766 7.703 18  1  23.223  23.223 0 3.265 5.227 9.286 769 7.736 19  1  23.321  23.321 0 3.279 5.249 9.325 773 7.768 20  1  23.418  23.418 0 3.293 5.271 9.363 776 7.801 21  1  23.515  23.515 0 3.306 5.293 9.402 779 7.833 22  1  23.613  23.613 0 3.320 5.315 9.441 782 7.866 23  1  23.710  23.710 0 3.334 5.337 9.480 785 7.898 24  1  23.808  23.808 0 3.347 5.359 9.519 789 7.930

## Perhitungan Rough Cut Capacity Planning (RCCP)
Perhitungan RCCP atau kebutuhan kapasitas kasar dilakukan dengan konversi hasil dari perencanaan produksi atau JIP kedalam kapasitas sumber daya yang dimiliki yaitu waktu kerja dan jumlah mesin. Perhitungan RCCP dilakukan diawali dengan menghitung kebutuhan kapasitas berdasarkan hasil JIP dengan waktu baku masing –  masing item . Seperti perhitungan kapasitas produksi pada perencanaan agregat, nilai waktu baku masih dalam satuan batch 95 produk (pail) sehingga perlu dilakukan penyesuaian dalam perhitungan. Selanjutnya, untuk pembuatan grafik RCCP diperlukan pula data kapasitas tersedia yang sebelumnya telah dilakukan perhitungan pada perencanaan agregat, yaitu perhitungan kapasitas reguler time dan kapasitas overtime . Maka, dari hasil perhitungan kebutuhan kapasitas setiap proses kerja dan perhitungan kapasitas tersedia didapat grafik RCCP yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Grafik Rough Cut Capacity Planning (RCCP) 0 20000 40000 60000 80000 100000 13 14 15 16
17 18 19 20
21 22 23 24 Grafik RCCP Mixing Packing
RT RT+OT
Berdasarkan hasil grafik RCCP, menunjukkan hasil yang didapat dari data kebutuhan kapasitas tidak ditemukan data yang melebihi dari kapasitas tersedia pada setiap periode, artinya dari kapasitas yang tersedia dapat memenuhi JIP yang direncanakan. Tetapi pada periode ke 16, 18, dan 19 perlu dilakukan penambahan waktu kerja ( overtime ) untuk memenuhi kebutuhan kapasitas produksi.

## Perhitungan Material Requirement Planning (MRP)
Perhitungan MRP dilakukan untuk merencanakan dan mengelola persediaan bahan baku secara efisien, mengidentifikasi kebutuhan bahan baku, menghitung persediaan awal bahan baku, dan menentukan pesanan bahan baku yang diperlukan. Perhitungan MRP dilakukan melalui empat tahap diantaranya netting, lotting, offsetting, dan exploding , serta dilakukan menggunakan metode lot sizing yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya metode Lot for Lot (LFL), Economic Order Quantity (EOQ), dan Period Order Quantity (POQ). Perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan tiga metode tersebut bertujuan untuk mendapatkan perbandingan dari masing-masing metode sehingga didapat metode yang efisien dalam aspek biaya yang perlu dikeluarkan dan penentuan jumlah persediaan.
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari perhitungan Material Requirement Planning (MRP) didapat metode lot sizing untuk Level 0 menggunakan metode LFL karena seluruh item pada Level 0 diproduksi oleh perusahaan, sedangkan untuk Level 1 dan Level 2 menggunakan metode POQ karena metode tersebut memiliki biaya persediaan lebih rendah dibandingkan dengan EOQ. Adapun hasil yang didapat dari MRP yaitu rekapitulasi POR atau jadwal pemesanan bahan baku yang dibutuhkan untuk keperluan produksi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Rekapitulasi Planned Order Releases (POR) Level Item Nov-22  Dec-22  Jan-23  Feb-23  Mar-23  Apr-23  May-23  Jun-23  Jul-23  Aug-23  Sep-23  Oct-23 0 Standar 480 3.211  3.224  3.238  3.251  3.265  3.278  3.294  3.306  3.320  3.334  3.347 0 Pro 580 5.138  5.162  5.183  5.205  5.226  5.248  5.269  5.294  5.315  5.338  5.358 0 Super 5.934  9.130  9.169  9.208  9.247  9.286  9.325  9.361  9.401  9.441  9.480  9.519 0 Doff 0 0 0 721 766 769 774 776 778 781 785 789 0 Glossy 1.958  7.606  7.639  7.671  7.703  7.736  7.768  7.803  7.834  7.866  7.899  7.930 1 Kalsium  111.502  245.051  251.725  252.792  253.849  254.923  255.985  257.037  258.109  259.176  260.235 0 1 Pigmen 0 28.085  37.576  35.903  39.855  36.206  40.195  36.510  38.591  40.691  36.965  31.229 1 Titanium  21.146  40.708  42.086  42.262  42.441  42.619  42.798  42.974  43.154  43.330  43.508 0 1 Natrosol 0 43.658  54.636  50.814  56.406  51.241  56.884  51.671  54.617  57.592  52.317  44.197 1 Acrylic 0 46.160  58.818  55.054  61.113  55.516  61.631  55.982  59.174  62.397  56.682  47.883 2 Styrene 139.463  251.520  260.630  261.730  262.830  263.940  265.040  266.130  267.240  268.340  269.440 0 2 Amonia 0 139.721  118.747  136.303  187.458  130.350  123.547  138.601  175.908  125.087  140.333  118.559 2 Anti Foam 0 121.925  159.780  148.692  165.066  149.952  166.458  151.200  159.834  168.522  153.090  129.336 2 Disperse 0 203.189  266.300  247.820  275.110  249.920  277.430  252.000  266.390  280.870  255.150  215.560 2 Pine Oil 0 127.063  166.439  154.890  171.946  156.201  173.395  157.502  166.495  175.544  159.470  134.727 2 Parfume 0 40.617  53.260  49.564  55.022  49.984  55.486  50.400  53.278  56.174  51.030  43.112
Tahap terakhir, perhitungan total biaya persediaan atau Total Inventory Cost (TIC) dilakukan berdasarkan hasil perhitungan biaya persediaan dengan metode terpilih yang telah dilakukan sebelumnya pada level 1 dan level 2, biaya persediaan terdiri dari ongkos Beli (𝐎𝐎 𝐛𝐛 ) , ongkos pesan (𝐎𝐎 𝐩𝐩 ) dan ongkos simpan (𝐎𝐎 𝐬𝐬 ) . Berikut rekapitulasi TIC terlampir pada Tabel 6.
Tabel 6 . Rekapitulasi Total Inventory Cost (TIC) Bahan Baku Metode Terpilih Ongkos Beli Ongkos Pesan  Ongkos Simpan Total Inventory Cost Kalsium POQ Rp1.330.192.000  Rp108.561.594 Rp31.398.900 Rp1.470.152.494 Pigmen POQ Rp9.442.441.000  Rp277.792.555 Rp143.335.400 Rp9.863.568.955 Titanium POQ Rp9.834.572.000 Rp43.661.594 Rp28.379.494 Rp9.906.613.088 Natrosol POQ Rp13.489.775.500 Rp238.461.791 Rp191.887.178  Rp13.920.124.469
Bahan Baku Metode Terpilih Ongkos Beli Ongkos Pesan  Ongkos Simpan Total Inventory Cost Acrylic (lem) POQ Rp11.167.380.000 Rp148.461.791 Rp166.770.328  Rp11.482.612.119 Styrene POQ Rp33.315.636.000 Rp64.011.594 Rp99.199.029 Rp33.478.846.623 Amonia POQ Rp2.301.921.000 Rp191.730.896 Rp330.815.436 Rp2.824.467.332 Anti Foam POQ Rp23.433.970.000 Rp493.461.791 Rp380.985.335  Rp24.308.417.126 Disperse POQ Rp11.158.956.000 Rp613.461.791 Rp275.403.668  Rp12.047.821.459 Pine Oil POQ Rp31.386.096.000 Rp198.461.791 Rp486.425.466  Rp32.070.983.257 Parfume POQ Rp15.064.029.000 Rp93.461.791 Rp220.709.796  Rp15.378.200.587 TOTAL Rp161.924.968.500  Rp2.471.528.97 9 Rp2.355.310.02 9 Rp166.751.807.50 8

## D. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dalam penelitian ini, peneliti menyimpulkan beberapa hasil penelitian sebagai berikut. (1) Berdasarkan analisis perhitungan peramalan dengan pola data yang terbentuk pola trend, metode Double Exponential Smoothing Holt digunakan sebagai metode yang terpilih untuk memperkirakan jumlah permintaan pada periode yang akan datang. Selanjutnya perhitungan disagregasi menghasilkan Jadwal Induk Produksi (JIP), JIP yang diperoleh dapat digunakan untuk menentukan jumlah produksi pada setiap periode agar dapat mengantisipasi terjadinya overproducion karena telah disesuaikan dengan hasil perhitungan peramalan permintaan. (2) Hasil perhitungan pengadaan bahan baku dengan MRP menggunakan metode terpilih yaitu LFL untuk Level 0 dan POQ untuk Level 1 dan Level 2, perhitungan ini dilakukan untuk memberikan informasi jadwal pengadaan bahan baku di setiap periode sehingga dapat mengantisipasi terjadinya kekurangan maupun kelebihan bahan baku yang dibutuhkan. Penerapan metode POQ menghasilkan jumlah persediaan bahan baku yang lebih rendah dibandingkan sebelum perencanaan, dengan begitu biaya penyimpanan yang diperoleh akan berkurang.

## Acknowledge
Dengan tulus dan penuh rasa syukur, kepada semua pihak yang telah membantu dan mendukung dalam setiap tahap penelitian ini saya ingin mengucapan terima kasih banyak kepada. (1) Kedua Orang Tua dan saudara- saudara tercinta yang telah memberikan motivasi, doa, kepercayaan dan perhatiannya kepada saya selama ini sampai penelitian ini selesai. (2) Ibu Dr. Ir. Reni Amaranti, S.T., M.T., IPM. dan Bapak Dr. Agus Nana Supena, S.Si., M.T., IPM. selaku pembimbing yang telah memberikan wawasan yang berharga, tenaga, waktu, dan bimbingan selama penyusunan penelitian ini. (3) Bapak Yusi Alfin selaku pembimbing di PT XYZ serta para karyawan yang telah memberikan bantuan, waktu serta kesempatannya dalam penelitian dan observasi di perusahaan. (4) Teman-teman Keluarga Mahasiswa Teknik Industri, terutama angkatan 2018 yang selalu menemani perjuangan selama perkuliahan serta memberikan bantuan moral yang tulus dan dukungan tak terbatas.

## Daftar Pustaka
[1] S., Assauri, Manajemen operasi produksi , 3rd ed. Jakarta: PT Rajagrafindo Persada, 2016.
[2] S. Sinulinggan, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[3] D. Ernawati, Pengaruh kualitas produk, inovasi produk dan promosi terhadap keputusan pembelian produk Hi Jack sandals Bandung , 1st ed., vol. 7. JWM (Jurnal Wawasan Manajemen), 2019.
[4] A. Syahliantina and B. Suhardi, “Penentuan Waktu Baku Proses Finishing Celana Cargo dengan Stopwatch Time Study di PT Sari Warna Asli Garment,” in Seminar dan Konferensi Nasional IDEC 2021 , 2021.
[5] W. S. C., dan M. V. E. Makridakis S., Metode dan Aplikasi Peramalan , 2nd ed. Jakarta: Binapura Aksara, 1999.
[6] S., W. S. C., dan M. V. E., Makridakis, Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta: Erlangga, 1999.
[7] J., dan R. B. Heizer, Manajemen Operasi , 9th ed. Jakarta: Salemba Empat, 2011.
[8] Siswanto, Operational Research , 1st ed. Jakarta: Erlangga, 2007.
[9] R. Ginting, Sistem Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[10] Fitria Zahrannisa and Chaznin R. Muhammad, “Perbaikan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pipa Sqr 50/25 X 1.2 X 407 dengan Menggunakan Metode Pendekatan Mrp pada PT. Chitose Internasional Tbk,” Bandung Conference Series: Industrial Engineering Science , vol. 3, no. 2, pp. 650–657, Jul. 2023, doi: 10.29313/bcsies.v3i2.9142.